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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	CCDCD:基于图密度的动态约束社团核心挖掘方法显示文摘社会网络中社团核心的发现是目前研究界和产业界关注的热点问题。现有算法把社团处理为特定约束下的图后,将社团核心发现规约为紧凑子图的提取,但对于动态约束下的多图效率很低。为此,提出基于图密度的动态约束社团核心挖掘方法——CCDCD(community core mining with dynamic constrains based on graphdensity)。主要工作包括:(1)分析约束条件变化下,关于社团的图密度变化规律;(2)提出约束变化下,社团图密度的近似求解算法DCUE(dynamic calculation based on updated edges);(3)通过实验表明,与现有方法相比,对较大规模的社团图,新方法能获得更好解,降低时间消耗80%以上;验证了动态约束能发现更多有兴趣度的知识。	魏绪仲唐常杰徐开阔段磊巩杰姜页希李太勇	2009	计算机科学与探索2009，3，3：	2

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